[发明专利]一种无线传感网数据采集中基于实际模型的无人机最优速度调度方法

说明书

本发明公开了一种无线传感网数据采集中基于实际模型的无人机最优速度调度方法。本发明的方法包括三个部分，分别是场景信息预处理、“段”的有效速度的计算、无人机飞行速度的设置。本发明首先针对传感器信息进行处理并初始化“段”的信息；然后根据有效距离、有效时间等参数计算每个“段”的有效速度；最后对获取的有效速度进行筛选，最终可以得到无人机最优的速度规划。

技术领域

本发明属于无线传感网数据采集研究领域，尤其涉及一种无线传感网数据采集中基于实际模型的无人机最优速度调度方法。

背景技术

最近基于无人机的无线通信技术引起了极大的关注。这种新兴技术的主要优势在于无人机可以利用其高移动性与地面建立可视通信链路，从而减轻信号阻塞。其中一个关键应用是无线传感器网络中海量数据的收集。在传统的无线传感网数据收集中，特别是在偏远的、地形恶劣的环境中，由于通信范围有限，因此静态传感器必须执行多跳传输。这意味着一些传感器不仅需要传输自己的数据，同时还要传递其他传感器的数据，从而导致这些传感器快速耗尽自身电量并增加了数据包丢失率。为了解决传统模式下传感器电池能耗快的问题，许多应用使用移动车辆在无线传感网中收集数据。显然基于移动车辆的数据收集模式降低了数据转发次数，提高了网络寿命，但是车辆收集的成本高以及受地形的限制仍是一个显著的不足。为了解决传统数据采集模式中上述不足，近几年来发展了一种基于无人机的数据收集模式。

显然，基于无人机的数据收集模式减少了信息转发次数，从而具有不受地形限制、造价成本低廉、延长无线传感网寿命等优点，但同时也具有不可忽视的不足：无人机电池能量有限。因此，如何保证无人机以较低的能耗进行信息收集至关重要，这意味着务必要对无人机能耗进行精准建模。目前现有的模式下，普遍认为无人机飞行能耗只与行驶路程长度有关，这是因为现有模式下的无人机能耗模型普遍采用无人机功率随着速度增加而线性增加的理论能耗模型。显然，此无人机能耗模型忽略了速度与时间对能耗的影响。

事实上，经过真实环境下的试飞试验，实际测量无人机功率与不同速度的关系发现，如图2所示，无人机功率随着速度增加先下降后上升，且呈现凸函数关系，与上述理论模型差距较大。显然，基于理论模型而开展的应用在具体实施时由于无法准确估量无人机剩余电量从而具有极大的风险。而从实验得到的实际环境中无人机能耗模型，如图2 所示，无人机飞行能耗不仅仅与飞行路程有关，更与飞行速度密切相关。因此，基于此实际能耗模型，如何设计无人机飞行控制策略，使得无人机既可以收集完所有传感器信息，又使得无人机能耗最低，是一个关键的挑战性问题。

发明内容

发明目的：针对以上问题，本发明提出一种无线传感网数据采集中基于实际模型的无人机最优速度调度方法，着重解决数据收集过程中无人机能耗优化问题。该方法针对传感器呈直线分布的场景，根据全局传感器的传输时间及所需的传输范围，计算出无人机在任意位置的速度，使得无人机既可以采集完所有设备信息，又使得能耗最低。由于无人机转角能耗微乎其微，因此在确定行驶路线后，可以将其等价的转化为直线模型。因此该方法具有通用性。

技术方案：为实现本发明的目的，本发明所采用的技术方案是：一种无线传感网数据采集中基于实际模型的无人机最优速度调度方法，如图1所示，包括以下步骤：

步骤1.针对传感器呈直线分布的场景，以及已知功率与飞行速度函数关系的无人机，依据环境中传感器的相关参数初始化场景信息，依据已知的能耗模型计算无人机飞行单位距离最节能速度。